## DETERMINAN PREDIKSI KEBANGKRUTAN DENGAN METODE ALTMAN Z-SCORE

## Nurul Hikmah, Kurniawati Mutmainah
Program Studi Akuntansi, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Sains Al-Qur’an (UNSIQ) hikmahnurul343@gmail.com niakurnia.m@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuktikan  pengaruh Working  Capital  Capital  to  Total  Asset (WCTA), Retained  Earning  to  Total  Asset (RETA), Earning  Before  Interest  And  Tax  to  Total  Asset (EBITTA), Market Value Equity to Total Liabilities (MVETL) dan Shareholder’s Equity to Total Asset (  SETA)  terhadap  Prediksi  Kebangkrutan  Perbankan  kategori  buku  3  dan  4,  yang  terdaftar  di  Bursa Efek  Indonesia  periode  2015  sampai  2019.  Sampel  penelitian  ini  berjumlah  55  laporan  keuangan perusahaan  sektor  perbankan  kategori  buku  3  dan  4,  yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode 2015  sampai  2019.  Teknik  pengambilan  sampel  menggunakan  teknik purposive  sampling .  Teknik analisis  yang  digunakan  yaitu  analisis  regresi  logistik.  Hasil  penelitian  ini  membuktikan  bahwa Working  Capital  to  Total  Asset tidak  berpengaruh  terhadap  Prediksi  Kebangkrutan  Bank, Retained Earning  to  Total  Asset tidak  berpengaruh  terhadap  Prediksi  Kebangkrutan  Bank, Earning  Before Interest And Tax to Total Asset tidak berpengaruh terhadap Prediksi Kebangkrutan Bank, Market Value Equity  to  Total  Liabilities tidak  berpengaruh  terhadap  Prediksi  Kebangkrutan  Bank, Shareholder’s Equity to Total Asset tidak berpengaruh terhadap Prediksi Kebangkrutan Bank.
Kata  Kunci  :  Working  capital  Capital  to  total  Asset  (WCTA),  Retained  Earning  to  Total  Asset  ( RETA),  Earning  Before  Interest  And  tax  to  Total  Asset  (EBITTA),  Market  Value  Equity  to  Total Liabilities  (MVETL)  dan  Share  Holder’s  Equity  to  Total  Asset  (  SETA),  Prediksi  Kebangkrutan Perbankan.

## ABSTRACT
This  study  aims  to  prove  the  influence  of  Working  capital  Capital  to  total  Asset  (WCTA),  Retained Earning to Total Asset (RETA), Earning Before Interest And tax to Total Asset (EBITTA), Market Value Equity  to  Total  Liabilities  (MVETL)  and  Shareholder's  Equity  to  Total  Asset  (  SETA)  to  Predict banking bankruptcy category 3 and 4, listed on the Indonesia Stock Exchange for the period 2015 to 2019.  This  research  sample  amounts to  55  financial statements  of  banking  sector  companies in  book categories  3  and  4,  which  are  listed  on  the  Indonesia  Stock  Exchange  for  the  period  2015  to  2019. Sampling techniques using purposive sampling techniques. The analysis technique used in this study is logistic regression analysis. The results of this study prove that Working Capital to Total Assets has no effect on Prediction of Bank Bankruptcy, Retained Earning to Total Assets does not affect Prediction of Bank Bankruptcy, Earning Before Interest and Tax to Total Assets has no effect on Prediction of Bank Bankruptcy,  Market  Value  Equity  to  Total  Liabilities  does  not  affect  the  Prediction  of  Bankruptcy, Shareholder's Equity to Total Assets does not affect the Prediction of Bankruptcy.
Keywords : Working capital Capital to total Assets (WCTA), Retained Earning to Total Assets (RETA), Earning  Before  Interest  and  tax  to  Total  Assets  (EBITTA),  Market  Value  Equity  to  Total  Liabilities (MVETL) and Share Holder's Equity to Total Assets ( SETA), Prediction of Bank Bankruptcy.

## 1. PENDAHULUAN
Bank  adalah  lembaga  keuangan  yang kegiatan usahanya menghimpun dana, menyalurkan dana dan serta memberikan jasa keuangan  lainnya  (Fahrial,  2018).  Bank adalah  sektor  terpenting  dalam  menopang perekonomian suatu negara. Menurut Ludiman ,Imbuh dan Mutmainah, Kurniawati (2020) pada era modern sekarang ini peranan perbankan  dalam  memajukan  perekonomian suatu  negara  sangatlah  besar,  karena  hampir semua  sektor  yang  berhubungan  dengan keuangan  membutuhkan  jasa  perbankan. Melalui  perbankan,  transaksi  peredaran  uang berjalan,  pembangunan  dan  investasi  bisa terlaksana.  Oleh  karena  itu  sektor  perbankan menjadi  sektor  yang  sangat  vital  dalam peningkatan  usaha  serta  investasi  untuk menunjang  pertumbuhan  ekonomi  nasional (Nurhayat, 2014).
Perbankan  mempunyai  peranan  yang sangat penting dalam perekonomian nasional, yakni  peran  intermediasi  (Fahrial,  2018). Peran  intermediasi  ini  sangat  berpengaruh pada  perekonomi  suatu  negara.  Ketika  krisis keuangan  melanda  sebuah  negara  kebijakan yang akan dilakukan bank adalah menurunkan jumlah  kredit  yang  disalurkan,  penurunan jumlah  kredit  yang  dilakukan  oleh  bank secara  tidak  langsung  akan  menghambat pertumbuhan ekonomi negara (Arlinawati dan Madranugraha,  2013).  Hal  ini  bisa  terjadi karena  bank  adalah  lembaga  yang  bertugas menyalurkan  kredit  kepada  masyarakat  atau lembaga  usaha  yang    membutuhkan  dana dengan tujuannya adalah untuk mengembangkan  usaha  yang  produktif  (UU No 7. Th. 97 tentang perbankan).  Oleh sebab itu,  menjaga  kesehatan  perbankan  agar terhindar  dari  kebangkrutan  menjadi  prioritas dalam siklus perekonomian nasional.
Kebangkrutan  bank  adalah  situasi dimana  perusahaan  perbankan  gagal  atau tidak  dapat  memenuhi  kewajibannya,  baik kewajiban jangka panjang maupun kewajiban jangka  pendek.  Hal  ini  karena  perusahaan tidak memiliki cukupan dana untuk menjalankan  usahanya  sehingga  tidak  dapat menggunakan  keuntungan  atau  aset  untuk membayar  kembali  pinjaman  dan  dana  untuk operasi  perusahaan  (Muharrami  dan  Sinta, 2018  dalam  Harahap,  2020) . Pada  umumnya
yang menjadi penyebab terjadinya kebangkrutan  bank  adalah  kesulitan  dalam finansial  perusahaan  (Kusmaningrum,  2018). Bank-bank yang mengalami kesulitan keuangan  ( financial  distress) akan  lebih tertekan  jika  sudah  mengarah  ke  arah kebangkrutan  karena  adanya  biaya-biaya tambahan (Angggraini dan Fahma, 2012).
Dalam  mengantisipasi  risiko  kesulitan bank, maka Bank Indonesia telah menetapkan sistem  kesehatan  bank  yang  diatur  dalam Peraturan Bank Indonesia (PBI) No. 13/PBI/2011  tanggal  5  Januari  2011  tentang standar  kesehatan  bank  umum.  Bahwa penilaian  kesehatan  bank  umum  dapat  dilihat berdasarkan  tinggi  rendahnya  nilai non- performing  loan atau  NPL.  Semakin  tinggi NPL  yaitu  diatas  5%,  maka  bank  tersebut dikategorikan  tidak  sehat.  NPL  yang  tinggi akan  menyebabkan  penurunan  laba  yang diterima  perusahaan  sehingga  akan  berakibat pada kondisi financial distress.
Berdasarkan  modal  inti  yang  dimiliki, bank dikelompokkan menjadi 4 (empat) buku. Buku  1  kategori  bank  dengan  modal  inti sampai dengan
kurang dari
Rp.1.000.000.000.000  (satu  triliun  rupiah), buku 2 bank dengan modal inti Rp.1.000.000.000.000 -
Rp.5.000.000.000.000,  buku  3  bank  dengan modal  inti  Rp.5.000.000.000.000  sampai Rp.30.000.000.000.000,  buku  4  bank  dengan modal  inti  diatas  Rp.  30.000.000.000.000 (tiga  puluh  triliun  rupiah)  (Pasal  3  Peraturan OJK No. 6/PJOK.03/2016).
Fokus  dalam  penelitian  ini  adalah perbankan  kategori  buku  3  dan  4  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode 2015  sampai  2019.  Perbankan  dengan  modal diatas  5  triliun  rupiah  dikategorikan  sebagai bank  sistemik.  Bank  sistemik  adalah  bank yang ukuran aset, modal, dan kewajiban, luas jaringan atau kompleksitas transaksi  atas jasa perbankan,  serta  keterkaitan  dengan  sektor keuangan lain dapat  mengakibatkan  gagalnya sebagian  atau  keseluruhan  bank  lain  atau sektor jasa keuangan, baik secara operasional maupun finansial, jika bank tersebut mengalami  gangguan  atau  gagal  (UU  No.  9 Th 2016).
Permasalahan  yang  dihadapi  perbankan kategori  buku  3  dan  4  adalah  kesulitan
keuangan  perbankan  yang  tercermin  dari meningkatkanya  risiko  kredit  macet  (NPL) yang bisa mengakibatkan kebangkrutan perusahaan.  Pertumbuhan  nilai  kredit  macet setiap  tahunnya  dapat  menjadikan  sinyal ketidaksehatan sistem perbankan.
Tabel 1.

## Fluktuasi Pertumbuhan Non-Performing
Loan (NPL) Perbankan Kategori Buku 3 dan 4 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2014 sampai 2019
Sumber: Laporan Keuangan Perbankan (www.idx.co.id), 2021.
Dari  tabel    1.  dapat  dijelaskan  bahwa pertumbuhan  kredit  macet  dari  tahun  2014 sampai  2019  mengalami  fluktuasi  namun cenderung  terus  mengalami  peningkatan. Pada tahun 2014 sampai 2016 rata-rata kredit macet  perbankan  mengalami  kenaikan  yang signifikan  dari  2,19%  menjadi  3,48%  atau naik  sebesar  32%.  Sedangkan  tahun  2017 sampai  2019  terjadi  fluktuasi  penurunan kredit  macet  dari  2,77%  ke  2,47%  atau sebesar  -10,71%.    Namun  pada  periode  2018 sampai  2019  kredit  macet  atau non- performing  loan (NPL)  kembali  naik  sebesar 8,13%,  dari  angka  2,47%  menjadi  2,67%. Selain  itu,  pada  tahun  2020  dan  tahun  2021 diproyeksikan  nilai  kredit  macet  akan  terus naik  seiring  dengan  merebaknya  pandemi Covid-19  yang  melumpuhkan  perekonomian nasional.
Pertumbuhan  nilai  kredit  macet  setiap tahunnya dapat menjadikan sinyal
ketidaksehatan  sistem  perbankan.  Dengan risiko  kredit  macet  yang  selalu  mengalami peningkatan  dan  bahkan  beberapa  perbankan sudah  mencatatkan  NPL  hampir  menyentuh 5% dan melebihi standar kesehatan bank yang diatur  oleh  Bank  Indonesia  (BI),  salah  satu contohnya  yaitu  Bank  Permata  (BNLI)  yang memiliki  nilai  NPL  sebesar  8%  pada  tahun 2016.
Penelitian  ini  akan  melakukan  analisis kembali  terhadap  faktor-faktor  yang  menjadi penyebab  terjadinya  kebangkrutan  pada sektor  perbankan.  Variabel  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah working  capital to  total  asset (WCTA), Retained Earning  to Total Asset (RETA ), Earning Before Interest and  Tax  to  Total  Asset (EBITTA), Market Value  Equity  to  Total  Liabilies (MVETL), Shareholder’s Equity to Total Asset (SETA). Sampel  penelitian  ini  adalah  laporan keuangan  perbankan  kategori  buku  3  dan  4 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia tahun 2015 sampai 2019.
Berdasarkan latar belakang
permasalahan yang telah dipaparkan sebelumnya,  maka  rumusan  masalah  dalam penelitian  ini  adalah pertumbuhan  risiko kebangkrutan bank yang dilihat dari kenaikan rata-rata rasio non-performing loan (NPL)  atau  rasio  kredit  macet  perbankan kategori  buku  3  dan  4  yang  tercatat  di  Bursa Efek  Indonesia  periode  2015  sampai  2019, maka  pertanyaan  yang  diajukan  dalam penelitian  ini  adalah  :  Apakah Working Capital  to  Total  Asset (WCTA), Retairned Earning  to  Total  Asset (RETA), Earning Before  Interest  and  Tax  to  Total  Asset (EBITTA), Market  Value  Equity  to  Total Liabilities (MVETL), Shareholder’s  Equity To  Total  Asset (SETA)  berpengaruh  negatif terhadap prediksi kebangkrutan pada perusahaan  perbankan  kategori  buku  3  dan  4 yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Tahun 2015 sampai 2019?

## 2. KERANGKA PEMIKIRAN TEORITIS Kebangkrutan Bank
Kebangkrutan  mengacu  pada  situasi dimana  perusahaan  gagal  atau  tidak  dapat memenuhi  kewajibannya,  baik  kewajiban jangka  panjang  maupun  kewajiban  jangka
Tabel Fluktuasi Pertumbuhan Rasio Non-Performing Loan (NPL) Tahun 2014
sampai 2019
NO KODE
EMITE N 2014 2015 2016 2017 2018 2019 1 BBCA 0,60% 0,70% 1,31% 1,49% 1,41% 1,34% 2 BBNI 1,96% 2,67% 2,96% 2,29% 1,96% 2,33% 3 BBRI 1,69% 2,02% 2,03% 2,10% 2,17% 2,62% 4 BDMN 2,47% 3,32% 3,47% 2,92% 2,94% 3,21% 2 BBTN 4,01% 3,42% 3,02% 2,83% 2,57% 4,50% 6 BMRI 2,15% 2,60% 4,00% 3,86% 2,75% 2,33% 7 BNGA 3,90% 3,74% 3,89% 3,75% 3,11% 2,79% 8 BNII 2,23% 3,67% 3,42% 2,81% 2,59% 3,33% 9 BNLI 1,70% 2,70% 8,83% 4,60% 4,36% 2,77% 10 MEGA 2,09% 2,81% 3,44% 2,01% 1,60% 2,46% 11 NISP 1,34% 1,30% 1,88% 1,79% 1,73% 1,72% Average 2,19% 2,63% 3,48% 2,77% 2,47% 2,67% Growth 19,93% 32,12 % (20,39 %) (10,71%) 8,13%
pendek, ini karena perusahaan tidak memiliki cukupan  dana  dalam  menjalankan  usahanya sehingga tidak dapat menggunakan keuntungan  atau  aset  untuk  membayar kembali  pinjaman  dan  dana  bagi  operasi perusahaan (Muharrami dan Sinta 2018 dalam Harahap 2020). Analisis kebangkrutan dilakukan  untuk  mendapatkan  tanda-tanda awal  ketidaksehatan  perusahaan.  Semakin dini  tanda-tanda  tersebut  diketahui  oleh manajemen, maka perusahaan dapat
melakukan
perbaikan-perbaikan untuk menghindari terjadinya kebangkrutan (Meiawan,  Rizki,  2017).  Selain  itu,  kreditor dan investor dapat melakukan persiapan untuk kemungkinan  terburuk  yang  akan  terjadi. Tanda-tanda  kebangkrutan  ini  dapat  dilihat melalui informasi akuntansi yaitu dari laporan keuangan perusahaan. (Trivena, et all,  2020).

## Altman Z-Score
Salah  satu  cara  yang  digunakan  untuk memprediksi  kebangkrutan  adalah  model Multiple  Discriminant  Analysis .  Altman merupakan  orang  pertama  yang  menerapkan metode Multiple  Discriminant  Analysis pada tahun  1968.  Hasil  penelitian  yang  dilakukan oleh  Altman  menghasilkan  rumus  yang disebut Z-Score .    Rumus  ini  adalah  model rasio yang menggunakan Multiple Discriminate  Analysis (MDA). Dalam metode MDA  diperlukan  lebih  dari  satu  rasio keuangan yang berkaitan dengan kebangkrutan  perusahaan  untuk  membentuk suatu  model  yang  komprehensif  (Meiawan, 2017).  Formula  yang  digunakan  dalam melakukan  penelitian  pada  perusahaan  non manufaktor menggunakan rumus altman yang telah dimodifikasi sebagai berikut:
Z-Score = 6.56X1 + 3.26X2 + 6.72X3 + 1. 05X4 Keterangan:
X1= Working  Capital  to  Total  Assets (WCTA)
X2= Retained  Earning  to  Total  Assets (RETA) X3= Earning  Before  Interest  and  Tax  to Total Assets (EBITTA) X4= Market  Value  Equity  to  Book  Value  of Total Liabilities (BVETTL) Z = Overall Index
Klasifikasi  perusahaan  yang  sehat  dan bangkrut didasarkan pada nilai Z-Score model Altman Modifikasi adalah sebagai berikut:
 Jika  Z-Score  >  2,6  maka  perusahaan berada  pada safe  zone yang  berarti dianggap  sehat  atau  tidak  dalam  kondisi bangkrut.
 Jika  1,1<  Z  <  2,6  maka  perusahaan berada  pada gray  zone yang  berarti memerlukan perhatian khusus.
 Jika  Z-Score  <  1,1  maka  perusahan berada pada distress zone berpotensi kuat mengalami kebangkrutan.
Pengaruh  Working  Capital  to  Total  Assets (WCTA)  terhadap  Prediksi  kebangkrutan Bank
Working Capital to Total Asstes (WCTA) merupakan rasio yang menunjukkan perbandingan  modal  kerja  (aktiva  lancar- hutang lancar) dengan total aktiva (Ardiyanto, 2011). Menurut Oktarina (2017) rasio WCTA dapat  menunjukkan  kemampuan  perusahaan dalam  menghasilkan  modal  kerja  bersih  dari keseluruhan  total  aktiva  yang  dimiliki. Ketersediaan  modal  kerja  yang  cukup  akan menjadikan  probabilitas  terjadinya  kesulitan likuiditas semakin kecil (Munawir, 2002).
Berdasarkan uraian diatas dapat disimpulkan bahwa Working Capital To Total Assets (WCTA) adalah rasio yang membandingkan  modal  kerja  sendiri  dengan total aktiva yang dimiliki perusahaan kategori buku  3  dan  4    untuk  mengukur  kemampuan perusahaan  dalam  memenuhi  kewajiban jangka  pendeknya.  Dengan  adanya  modal kerja  yang  cukup  dapat  meminimalisir  risiko kesulitan likuiditas sehingga dapat  digunakan untuk membiayai kebutuhan perusahaan yang timbul akibat krisis atau kekacauan perusahaan.  Oleh  karena  itu  semakin  besar modal  kerja  yang  dimiliki  perusahaan perbankan  akan  diikuti  dengan  rendahnya kemungkinan
perusahaan perbankan mengalami  kebangkrutan,  sehingga  hipotesis yang disusun adalah sebagai berikut:
H1: Working  Capital  to  Totas  Assets berpengaruh negatif terhadap prediksi kebangkrutan Bank
Pengaruh  Retained  Earning  to  Total  Assets (RETA)  terhadap  Prediksi  kebangkrutan Bank
Rasio Retained  Earning  to  Total  Assets (RETA )  adalah  rasio  yang  menunjukkan kemampuan  perusahaan  perbankan  dalam menghasilkan  laba  ditahan  dari  total  aktiva perusahaan.  Laba  ditahan  merupakan  laba yang  tidak  dibagikan  kepada  pemegang saham  (IBID).  Nilai  RETA  yang  rendah menunjukkan  bahwa  aktiva  perusahaan  tidak produktif dan semakin mempersulit keuangan perusahaan dalam pendanaan ataupun investasi sehingga dapat menyebabkan terjadinya financial  distress (Ardiyanto  dan Prasetiono, 2011).
Berdasarkan uraian diatas dapat disimpulkan bahwa retained Earning to Total Assets
(RETA) adalah kemampuan perusahaan  menghasilkan  laba  ditahan  dari total  aktiva  perusahaan.    Semakin  besar  nilai r etained  earning yang  dimiliki  perusahaan dapat digunakan untuk meningkatkan investasi  dan  pendanaan. Retained  earning
dapat menggambarkan keberhasilan perusahaan berdasarkan nilai labanya. Apabila  perusahaan  merugi,  total  nilai  laba ditahan  perusahaan  pun  akan  mengalami penurunan  dan  hal  ini  dapat  dijadikan  acuan bahwa  semakin  besar  laba  di  tahan  yang dimiliki perusahaan menunjukkan keberhasilan  perusahaan  perbankan  kategori buku  3  dan  4  dalam  menghasilkan  laba. Artinya semakin besar perolehan laba ditahan dari total aset akan memperkecil kemungkinan perusahaan
mengalami
financial  distress atau  kebangkrutan.  Oleh karena  itu  hipotesis  dalam  penelitian  ini adalah:
H2: Retained Earning to Total Assets (RETA) berpengaruh negatif terhadap prediksi kebangkrutan Bank

## Pengaruh  Earning  Before  Interest  and  Tax
To  Total  Assets  (EBITTA)  terhadap Prediksi kebangkrutan Bank
Rasio Earning Before Interest And Tax to Total  Assets  (EBITTA )  adalah  rasio  yang menunjukkan  kemampuan  perusahaan  untuk menghasilkan  laba  dari  aktiva  perusahaan, sebelum  pembayaran  bunga  dan  pajak (Weston  dan  Copeland,  2004  dalam  Diana Atim  Iflaha  2018).  Perusahaan  yang  tidak mengalami financial  distress mencerminkan bahwa  perusahaaan  mampu  menghasilkan
laba  operasional  dengan  baik  (Anisa,  2016). Maka  rasio Earning  Before  Interest  and  Tax dapat  digunakan  untuk  menilai  perusahaan yang  mengalami financial  distress ,  dimana jika EBITTA bernilai positif maka perusahaan tidak  akan  mengalami financial  distress (Anisa, 2016).
Berdasarkan  uraian  sebelumnya  dapat disimpulkan bahwa perusahaan yang mempunyai Rasio  Earning  Before  Interest And  Tax  To  Total  Asset (EBITTA)  besar artinya perusahaan mampu menghasilkan laba operasional  dengan  baik  sehingga  dapat dimanfaatkan  untuk  menutupi  beban-beban operasional  selain  beban  usaha.  Maka semakin  besar  laba  operasional  perusahaan akan  semakin  menguntungkan  bagi  pihak investor dalam menilai profitabilitas perusahaan  untuk  kepentingan  berinvestasi. Hal  tersebut  karena  semakin  besar  laba operasional yang diperoleh dari aset perusahaan  perbakan  kategoi  buku  3  dan  4 dapat  menekan  terjadinya financial  distress yang berisiko pada kebangkrutan perusahaan. Sehingga  dapat  disusun  hipotesis  sebagai berikut:
H3: Earning Before Interest and Tax to Total Assets ( EBITTA) berpengaruh negatif terhadap prediksi kebangkrutan bank
Pengaruh  Market  Value  of  Equity  to  Total Liabilites  (MVETL)  terhadap  Prediksi kebangkrutan Bank
Rasio  Market  Value  of  Equity  to  Total Liabilities (MVETL)  adalah  rasio  yang menunjukkan  kemampuan  perusahaan  untuk memenuhi  kewajiban-kewajiban  dari  nilai pasar modal sendiri (saham biasa). Nilai pasar ekuitas  sendiri  diperoleh  dengan  mengalikan jumlah  lembar  saham  biasa  yang  beredar dengan  harga  pasar  per  lembar  saham  biasa (Harahap,  2020).  Menurut  Anisa  (2016) semakin  tinggi  nilai  rasio  ini,  maka  semakin rendah  jumlah  utang  yang  diakumulasikan terhadap  modal  perusahaan,  jumlah  utang yang  diakumulasikan  terhadap  modal  lebih besar dari nilai buku ekuitasnya menunjukkan bahwa  perusahaan  akan  mendapat  kesulitan dalam memenuhi kewajiban hutangnya dimana  nilai  buku  ekuitas  perusahaan  yang lebih  kecil  dari  jumlah  hutangnya  dan  rawan terhadap kondisi kesehatan perusahaan.
Dari  analisis  sebelumnya  dapat  ditarik kesimpulan bahwa rasio Market Value Equity to  Total  Liabilities adalah  rasio  yang digunakan  untuk  mengukur  sejauh  mana perusahaan  dapat  memenuhi  kewajibannya dari  modal  sendiri.  Artinya  seberapa  besar beban  utang  yang  ditanggung  perusahaan dengan  modalnya.  Dapat  diartikan  bahwa rasio ini digunakan untuk mengukur kemampuan  perusahaan  untuk  membayar seluruh  kewajiban,  baik  jangka  pendek maupun  jangka  panjang  apabila  perusahaan dibubarkan atau dilikuidasi. Sehingga semakin  besar  modal  saham  yang  dimiliki perusahaan  perbankan  kategori  buku  3  dan  4 maka  semakin  kecil  beban  utang  yang ditanggung  perusahaan  dalam  membayar kewajiban  jangka  pendek  maupun  kewajiban jangka  panjang.  Maka  dari  itu  semakin  besar rasio  MVETL  akan  semakin  kecil  juga risiko perusahaan akan mengalami kesulitan keuangan  ( financial  distress )  yang  berakibat pada  kebangkrutan  perusahaan.  Maka  dapat disusun hipotesis sebagai berikut:
H4: Market  Value  of  Equity  to  Total Liabilities (MVETL) berpengaruh  negatif terhadap prediksi kebangkrutan bank.
Pengaruh  Shareholder’s  Equity  To  Total
Asset (SETA) terhadap Prediksi kebangkrutan Bank Rasio Shareholder’s Equity to Total Asset (SETA) merupakan  perbandingan  antara shareholder’s  equity dengan  total  aktiva. Rasio  ini  menggambarkan  seberapa  besar modal sendiri dapat menanggung aktiva yang terdapat didalam perusahaan (Ardianto, 2011). SETA menguji kemampuan manajemen dalam menggunakan aset berdasarkan jumlah modal yang dimiliki,  jika proporsi  ekuitas  dibanding  total  asetnya rendah,  para  pemegang  saham  akan  memiliki investasi  yang  rendah  di  perusahaan  dan proporsi utang perusahaan akan mendominasi (Kumalasari,  2014).  Ketika  proporsi  utang mendominasi,  maka shareholder  equity ratio akan mengecil dan meningkatkan probabilitas terjadinya financial distress (Kristian, 2017).
Berdasarkan  uraian  sebelumnya  dapat ditarik  kesimpulan  bahwa Shareholder’s
Equity Ratio (SETA) adalah ukuran kemampuan  perusahaan  dalam  mengasilkan
modal sendiri yang dapat menanggung aktiva perusahaan.  Artinya  semakin  besar  SETA menggambarkan  perusahaan  memiliki  modal yang  cukup  untuk  membiayai  perolehan  aset dan  perusahaan  tidak  perlu  berhutang  untuk memperoleh aset untuk kegiatan operasionalnya. Jika proporsi ekuitas dibanding total asetnya rendah, para pemegang  saham  akan  memiliki  investasi yang rendah di perusahaan dan proporsi utang perusahaan akan mendominasi. Ketika proporsi utang mendominasi, maka shareholder  equity  ratio akan  mengecil  dan meningkatkan kemungkinan terjadinya financial  distress atau  kebangkrutan  bank. Maka hipotesis yang dapat disusun adalah: H5: Shareholder’s  Equity  to  Total  Asset (SETA) berpengaruh negatif terhadap prediksi kebangkrutan Bank

## 3. METODE PENELITIAN Populasi dan sampel
Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah laporan  keuangan  dari  seluruh  perusahaan perbankan  kategori  buku  3  dan  buku  4  yang terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  periode 2015  sampai  2019  berjumlah  11  perusahaan perbankan.  Teknik  pengambilan    sampel dilakukan  dengan  menggunakan puposive sampling dengan hasil sebagai berikut :
Table 2.

## Kriteria Pemilihan Sampel

## Jenis dan Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah  data  sekunder.  Data  sekunder  dalam penelitian  ini  merupakan  data  laporan
keuangan perusahaan perbankan buku 3 dan 4 yang  terdaftar  di  Bursa  Efek  Indonesia  dari periode 2015 sampai 2019. Untuk menghitung  rasio Working  Capital  to  Total Assets  (WCTA),  Retained  Earning  to  Total Assets  (RETA),  Earning  Before  Interest  and Tax  to  Total  Assets  (EBITTA),  Market  Value Equity to Book Value of Total Liabilities/Debt (MVETL/MVETD) ,  dan Shareholder’s  Equity To  Total  Asset  (SETA) selama  periode  2015 sampai  2019  diambil  dari  laporan  keuangan perusahaan  di  website  resmi  PT  Bursa  Efek Indonesia  (BEI)  ( www.idx.co.id )    sedangkan data Market  Value  Equity  to  Book  Value  of Total  Liabilities/Debt  (MVETL/MVETD) ,  dan Shareholder’s  Equity  To  Total  Asset  (SETA) diperoleh dari website yahoo finance ( https://finance.yahoo.com/ )
Definisi  Operasional  dan  Pengukuran Variabel.
Prediksi  Kebangkruta  Bank  Altman  Z- Score.
Kebangkrutan  adalah  situasi  dimana perusahaan  menghadapi  kesulitan  keuangan sehingga  menyebabkan  kegagalan  dalam memenuhi  kewajibannya  baik  kewajiban jangka  panjang  maupun  kewajiban  jangka pendek,  yang  disebabkan  karena  perusahaan tidak memiliki cukup dana untuk menjalankan usahanya sehingga menggunakan keuntungan atau  aset  untuk  membayar  kembali  pinjaman dan dana untuk operasi perusahaan (Muharrami  dan  Sinta,  2018  dalam  Harahap, 2020).  Variabel  kebangkrutan  bank  diukur dengan  menggunakan  perhitungan Altman  Z- Score modifikasi  revisi  ketiga  dengan persamaan sebagai berikut:
Z-Score = 6.56X1 + 3.26X2 + 6.72X3 + 1.
05X4
(Formula untuk perusahaan non manufaktur) Dimana:
X1= Working  Capital  to  Total  Assets (WCTA)
X2= Retained  Earning  to  Total  Assets (RETA) X3= Earning  Before  Interest  and  Tax  to Total Assets (EBITTA) X4= Market  Value  Equity  to  Book  Value  of Total Liabilities (BVETTL)
Klasifikasi  perusahaan  yang  sehat  dan bangkrut  didasarkan  pada  nilai Z-Score
model  Altman  Modifikasi,  dengan  nilai cut off 2,6 dan 1,1 adalah sebagai berikut:
a. Jika Z-Score >  2,6  maka  perusahaan berada  pada safe  zone yang  berarti dianggap  sehat  atau  tidak  dalam  kondisi bangkrut.
b. Jika Z-Score 1,1  ≤  Z  ≤  2,6  maka perusahaan  berada  pada gray  zone yang berarti memerlukan perhatian khusus.
c. Jika Z-Score <  1,1  maka  perusahaan berada pada distress zone berpotensi kuat mengalami kebangkrutan
Working  Capital  to  Total  Assets  (WCTA) X1
Menurut  Riyanto  (2011)  rasio Working capital  to  total  assets (WCTA)  merupakan rasio  yang menunjukkan perbandingan modal kerja  (aktiva  lancar-hutang  lancar)  dengan total  aktiva.  Rasio  ini  dihitung  dengan membagi  modal  kerja  bersih  dengan  total aset.  Modal  kerja  bersih    ( Net  Working Capital )  diperoleh  dengan  cara  aset  lancar dikurangi  dengan  kewajiban  lancar  (Kasmir, 2014).  Pengukuran  WCTA  menurut  Riyanto (2011) dapat dirumuskan sebagai berikut:
𝑊𝐶𝑇𝐴

## = 𝐴𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎 𝐿𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟 − 𝐻𝑢𝑡𝑎𝑛𝑔 𝐿𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑘𝑡𝑖𝑣𝑎
Retained  Earning  to  Total  Assets  (RETA) X2
Rasio Retained  Earnings  to  total  assets (RETA)
menunjukkan kemampuan perusahaan  untuk  menghasilkan  laba  ditahan dari  total  aktiva  perusahaan  (Rina  Astuti, 2019).  Dengan  kata  lain,  laba  ditahan menunjukkan  berapa  banyak  pendapatan perusahaan  yang  tidak  dibayarkan  dalam bentuk  dividen  kepada  para  pemegang (Azvika, Lubis dan Winata, 2017).
Pengukuran  RETA  menurut  Azvika,  Lubis dan Winata (2017) dapat dirumuskan sebagai berikut:

## 𝑅𝐸𝑇𝐴 = 𝑅𝑒𝑡𝑎𝑖𝑟𝑛𝑒𝑑 𝐸𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡
Earning  Before  Interest  And  Tax  to  Total Assets (EBITTA) X3 Rasio EBITTA menunjukkan
kemampuan  perusahaan  untuk  menghasilkan laba dari aktiva perusahaan, sebelum pembayaran  bunga  dan  pajak  (Weston  dan
Copeland,  2004  dalam  Diana  Atim  Iflaha 2008). Pengukuran EBITTA menurut Weston dan  Copeland  (2004)  dapat  dirumuskan sebagai berikut :

## 𝐸𝐵𝐼𝑇𝑇𝐴 = 𝐸𝑎𝑟𝑛𝑖𝑛𝑔 𝐵𝑒𝑓𝑜𝑟𝑒 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑒𝑠𝑡 𝑎𝑛𝑑 𝑇𝑎𝑥 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡
Market  Value  Equity  to  Total  Liabilities (MEVTL) X4
Rasio MVETL menunjukkan kemampuan perusahaan  untuk  memenuhi  kewajiban- kewajiban  dari  nilai  pasar  modal  sendiri (saham  biasa).  Nilai  pasar  ekuitas  sendiri diperoleh  dengan  mengalikan  jumlah  lembar saham biasa yang beredar dengan harga pasar per  lembar  saham  biasa.  Nilai  buku  hutang diperoleh  dengan  menjumlahkan  kewajiban lancar  dengan  kewajiban  jangka  panjang (Sofyan  Syafri  harahap,  2009).  Pengukuran MEVTL menurut Harahap (2009) dirumuskan sebagai berikut :

## 𝑀𝑉𝐸𝑇𝐿 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑃𝑎𝑠𝑎𝑟 𝑆𝑎ℎ𝑎𝑚 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐿𝑖𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑖𝑒𝑠

## Shareholder’s Equity to Total Assets (SETA) X5
Rasio  Shareholder’s  Equity  to  Total Assets  ( SETA)  merupakan  perbandingan antara shareholder’s  equity dengan  total aktiva. Menggambarkan seberapa besar modal sendiri  dapat  menanggung  aktiva  yang terdapat didalam perusahaan (Pradopo, 2011). Pengukuran  SETA  menurut  Pradopo  (2011) dirumuskan sebagai berikut:
𝑆𝐸𝑇𝐴 = 𝑆ℎ𝑎𝑟𝑒ℎ𝑜𝑙𝑑𝑒𝑟 ′ 𝑠 𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐴𝑠𝑠𝑒𝑡
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  statistik  deskriptif  dilakukan untuk memberi gambaran atau mendeskripsikan  variabel-variabel  penelitian. Berdasarkan output analisis deskriptif dengan menggunakan  SPSS  Statistik  v.24  hasil statistik  deksriptif  dari  data  penelitian  ini ditunjukkan dalam tabel dibawah ini :
Tabel 3. Statistik  Deskriptif
Berdasarkan  tabel  3  dapat  dilihat  nilai terendah  ( minimum ),  tertinggi  ( maximum ), rata-rata (mean )  dan  standar  deviasi  untuk masing-masing  variabel  dan  jumlah  sampel penelitian  yang  digunakan  sebanyak  55  data. Data diatas menunjukkan nilai standar deviasi dari  variabel  dependen  yakni  Z-Score  adalah 0,229 dengan nilai rata-rata 0,95 yang artinya bahwa standar  error dari  variable  tersebut kecil.
Variable independen yaitu rumus kombinasi  dari  Altman  Z-Score  yang  terdiri dari  4  variabel  yakni  WCTA,  RETA, EBITTA dan MVETl serta variable tambahan yang  tidak  masuk  dalam  rumus  Z-Score adalah  SETA.  Dari  55  data  perusahaan  yang menjadi  sampel  dalam  penelitian  ini  bahwa nilai  maksimum  diperoleh  sebesar  1,114  dari variabel MVETL dan nilai minimum sebesar - 0,12 dari variabel RETA.

## Hasil Pengujian Hipotesis
Variabel  dalam  penelitian  ini  adalah variabel  yang  bersifat  dikotomi,  sehingga pengujian hipotesis dilakukan dengan menggunakan uji regresi logistik. Tahapan uji regresi logistik adalah sebagai berikut :

## Uji  Hosmer and Lemeshow’s (Goodness of
Fit Test )
Menilai  kelayakan  model  regresi  dilihat dengan menggunakan hosmer and lemeshow’s  goodness  of  fit  test .  Jika  nilai hosmer  and  lemeshow’s  goodness  of  fit  test <0,05 maka hipotesis nol ditolak yang berarti terdapat  perbedaan  signifikan  antara  model dengan nilai observasinya sehingga Goodness fit Model tidak baik karena model tidak dapat memprediksi  nilai  observasinya.  Hasil  uji hosmer  and  lemeshows  adalah  sebagai berikut:
Tabel 4.  Uji Hosmer and Lemeshow’s

## Descriptive Statistics
N Mini mu m Maxi mum Mean Std. Deviati on WCTA 55  ,073 ,273  ,17604  ,051855 RETA 55 - ,012 ,169  ,08540  ,044885 EBITTA 55 - ,052 ,040  ,02025  ,013921 MVETL 55  ,060  1,114  ,26167  ,214769 SETA 55  ,081 ,319  ,16427  ,043876 Y 55 0 1 ,95 ,229
Valid N (listwise) 55
Dari tabel 4 terlihat bahwa model altman memiliki  nilai  signifikansi  1,000  atau  100% lebih  besar  dari  0,05  (>0,05)  maka  dapat disimpulkan bahwa hipotesis nol tidak ditolak yang  artinya  model  penelitian  ini  sudah dikatakan  baik  dan  memenuhi  kriteria goodness of fit.

## Uji Kelayakan Model (Overall Fit Test )
Tabel 5. Perbandingan Nilai -2LL Awal dengan -2LL Akhir -2Log Likehood Nilai Awal (Block Number = 0) 23,286 Akhir (Block Number =1) 00,00
Berdasarkan tabel 5  menunjukkan bahwa nilai  -2LL  awal  sebesar  23,286  sebelum variabel  bebas  dimasukan,  setelah  kelima variabel  independen  dimasukkan  terjadi perubahan  nilai  -2LL  akhir  menjadi  00,00. Penurunan  -2  LL  yang terjadi  adalah  23,286- 00.00=  23,286  seperti  yang  terlihat  pada output omnibus test of model coeffisiens. . Hal ini  menunjukkan  terdapat  penurunan  -2LL yang artinya model regresi dianggap baik dan dapat digunakan untuk memprediksi financial distress .  Hasil  perhitungan  diatas  dapat dibuktikan dengan hasil omnibus tets of model coefficients dengan hasil yang sama.

## Uji Omnibus Tets Of Model Coefficients
Tabel 6. Uji Model Coefisient Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square Df Sig. Step 1 Step 23,286 5 ,000 Block 23,286 5 ,000 Model 23,286 5 ,000

## Uji Determinasi (Nagelkerke’s R Square )
Tujuan dari model summary adalah untuk mengetahui seberapa besar kombinasi variabel  independen  yaitu  variabel  dalam  Z- Score  Altman  mampu  menjelaskan  variabel dependen yaitu financial distress . Tabel 7. Uji Determinasi Model Summary
Step -2 Log likelihoo d Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square 1 ,000 a ,345 1,000
Dari  tabel  7  menunjukkan  bahwa  nilai Nagelkerke  R  Square sebesar  1,000  yang mengidentifikasikan bahwa kemampuan variabel  independen  dalam  memprediksi financial  distress mampu  dijelaskan  100% dengan menggunakan model ini.

## Tabel Klasifikasi 2x2
Tabel  klasifikasi  menunjukkan  kekuatan prediksi dari model regresi untuk memprediksi  probabilitas  variabel  dependen. Untuk  menguji  tingkat  akurasi  dalam  model altman    dapat  dilihat  pada clasification  tabel sebagai berikut :
Tabel 8. Uji Klasifikasi
Classification Table a Observed Predicted Y Percent
age Correct SAFE
ZONE GRAY
ZONE Step 1 Y SAFE ZONE 3 0  100,0 GRAY ZONE 0 52  100,0 Overall Percentage 100,0
Dari  table  8  tersebut  dapat  menjelaskan bahwa  ketepatan  model  altman  dalam mengkategorikan  keseluruhan  sampel  tepat berada  pada  jenis  kalsifikasinya  sehingga tingkat akurasinya sebesar 100%.

## Uji Hipotesis (Uji Wald )
Untuk melihat pengaruh variabel independent terhadap variabel dependen dapat dilihat  dari variable  in  the  equation sebagai berikut :
Hosmer and Lemeshow Test
Step Chi-square Df Sig. 1 ,000 2 1,000

## Tabel 9. Uji Wald

## Variables in the Equation
B S.E. Wald Df Sig. Exp (B) Step 1 a WCTA - 552,80 1 81577, 507 ,000 1 ,995 ,00 0 RETA - 884,56 9 273497 ,552 ,000 1 ,997 ,00 0 EBITTA 2449,0 19 341289 ,253 ,000 1 ,994 . MVETL - 126,47 6 29188, 540 ,000 1 ,997 ,00 0 SETA 355,91 4 182161 ,421 ,000 1 ,998 3,7 28E +15 4 Constant 166,08 4 27256, 863 ,000 1 ,995 1,3 47E +72
Tabel 9 diatas merupakan hasil uji regresi logistik  yang  mengasilkan  persamaan  regresi sebagi berikut:
Y  =  166,084  –  552,801WCTA  –  884,569  RETA  + 2449,019  EBITTA  –  126,476  MVETL  +  355,914 SETA
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  bahwa  nilai signifikan  lebih  besar  dari  0,05.  Artinya bahwa 5 hiptesis tidak diterima atau ditolak.
Interpretasi Hasil penelitian
Pengaruh  Working  Capital  to  Total  Asstes (WCTA) Terhadap Prediksi Kebangkrutan Bank Hasil  Pengujian  hipotesis  pada  uji  wald membuktikan  bahwa Working  Capital  to Total  Asstes (WCTA)  tidak  berpengaruh terhadap prediksi kebangkrutan bank. Working  Capital  to  Total  Asstes adalah  rasio modal  kerja  yang  mengukur  kemampuan perusahaan  dalam  memenuhi  kewajiban jangka pendeknya untuk meminimalisir resiko terjadinya kesulitan keuangan.
Tidak berpengaruhnya modal kerja disebabkan  karena  modal  kerja  bersih  dari asset  perusahaan  belum  mampu  menjadi penopang  kesulitan  keuangan,  apabila  kredit yang  diberikan  perusahaan  dari  dana  modal kerja  diikuti  dengan  tingkat  resiko  kredit macet (NPL) yang tinggi. Sehingga perusahaan  tetap  akan  mengalami  resiko financial distress dengan tinggi atau
rendahnya  modal  kerja  yang  dimiliki.  Maka dalam  penelitian  ini  rasio  WCTA  tidak berdampak  pada  prediksi  kesulitan  keuangan perusahaan perbankan.
Penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian yang  dilakukan  oleh  Kusmaningrum,  Renny Hapsari  (2018)  dan  Sari,  Nurkhalidah  Rian, Hasbiyadi,  dan  Muhammad  Faizal  Arif (2020)  yang  membuktikan  bahwa  WCTA tidak berpengaruh pada prediksi kebangkrutan perusahaan perbankan.
Pengaruh  Retained  Earning  To  Total  Asset ( RETA)  Terhadap  Prediksi  Kebangkrutan Bank.
Hasil  uji  hipotesis  pada  tabel  uji  wald membuktikan bahwa retained earning to total asset (RETA)  tidak  berpengaruh  terhadap financial distress .
RETA  adalah  kemampuan  perusahaan menghasilkan  laba  ditahan  dari  aktiva  yang dimiliki yang dapat digunakan untuk investasi dan pendanaan. Tidak berpengaruhnya RETA dalam penelitian ini terjadadi karena semakin banyak  laba  yang  didanai  dari  asset  yang berasal dari hutang maka laba yang diperoleh akan lebih banyak digunakan untuk membayar hutang. Sehingga dalam penelitian ini  laba  ditahan  tidak  lagi  berdampak  pada prediksi kebangkrutan bank ( financial distress ).
Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Meiawan (2017),  Hapsari  (2018),  Agustina  (2018), Abdullah  (2018)  dan  Hasbiyadi  dan  Arif (2020)  yang  membuktikan  bahwa retained earning tidak  berpengaruh  terhadap financial distress .

## Pengaruh  Earning Before Interest  And Tax
To  Total  Assets  (EBIITA)  Terhadap

## Prediksi Kebangkrutan Bank
Hasil  uji  hipotesis  pada  tabel  uji  wald menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  pengaruh antara  variabel Earning  Bofore  Interst  And Tax (EBITTA)  terhadap  prediksi  kesulitan keuangan ( financial distress ).
EBITTA merupakan kemampuan perusahaan dalam menghasilkan laba sebelum pajak  dari  asset  yang  dimiliki  yang  dapat digunakan untuk  menutupi  beban operasional sehingga jauh dari kesulitan keuangan. Tidak berpengaruhnya EBITTA dalam penelitian ini karena  laba  operasional  yang  dihasilkan
perusahaan  belum  mencakup  pajak  sehingga tidak  jelas  berapa  pajak  yang  harus  dibayar perusahaan.  Selain  itu  laba  yang  diperoleh dari  hutang  yang  tinggi  akan  menyebabkan perusahaan  kesulitan  membayar  hutang  dan pajak  atas  operasional  perusahaan.  Sehingga dalam  penelitian  ini  rasio  EBITTA  tidak berdampak pada kesulitan keuangan perusahaan ( financial distress ).
Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian yang dilakukan oleh Kusumaningrum (2018), Arsita dan Abdullah (2018)  dan  Hasbiyadi  dan  Arif  (2020)  yang membuktikan  bahwa rasio  earning  before interest  and  tax tidak  berpengaruh  terhadap kesulitan keuangan perusahaan.
Pengaruh  Market  Value  Equity  To  Total Liability ( MVETL)  Terhadap  Prediksi Kebangkrutan Bank
Hasil  uji  hipotesis  pada  tabel  uji  wald menunjukkan  bahwa  tidak  terdapat  pengaruh antara variable Market Value Equity To Total Liability terhadap prediksi kesulitan keuangan ( financial distress ).
MVETL mengukur kemampuan perusahaan  dalam  memenuhi  kewajiban  dari modal sendiri (modal saham). Tidak berpengaruhnya  rasio  MVETL  terhadap prediksi kesulitan keuangan perbankan terjadi karena  pasar  saham  di  Indonesia  memiliki efisiensi  yang  lemah,  dimana  harga  saham pada  sekuritas  mencerminkan  informasi keuangan  masa  lalu  yang  tidak  relevan dengan  informasi  saat  ini  terkait  dengan kondisi  kesehatan  perusahaan.  Sehingga tinggi  atau  rendahnya  modal  saham  yang dimiliki  tidak  akan  maksimal,  hal  tersebut menjadikan rasio MVETL tidak lagi berpengaruh  terhadap  prediksi  kesulitan keuangan (financial distress ).
Hasil  penelitian  ini  sejalan  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Meiawan (2017),  Arsita  dan  Abdullah  (2018)  dan Hasbiyadi dan Arif (2020) yang membuktikan bahwa  rasio  MVETL  tidak  berpengaruh terhadap prediksi kebangrutan bank ( financial distress ).
Pengaruh SETA Terhadap Prediksi Kebangkrutan Bank
Hasil  pengujian  hipotesis  pada  tabel  uji wald  membuktikan  bahwa Shareholder’s Equity  to  Total  Assets  ( SETA)  tidak
bepengaruh  terhadap  kesulitan  keuangan ( financial distress ). SETA adalah ukuran kemampuan perusahaan dalam menghasilkan modal sendiri  untuk  membiayai  asetnya  tanpa hutang. Tidak berpengaruhnya SETA terhadap  kesulitan  keuangan  terjadi  karena perolehan  modal  sendiri    tidak  dibarengi dengan  pengelolaan  manajemen  dan  kinerja keuangan  yang  baik,  hal  ini  akan  berdampak pada  menurunnya  kinerja  perusahaan  dan rendahnya investasi. Sehingga dalam penelitian  ini  SETA  tidak  berpengaruh terhadap prediksi kebangkrutan bank ( financial  distress ).    Penelitian  tidak  sejalan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Ardiyanto  dan  Prasetyo  (2011)  dan  Kristian (2017) yang membuktikan SETA berpengaruh positif terhadap fiancial distress .

## 5. PENUTUP Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisis  dan  pengujian data
mengenai determinan prediksi kebangkrutan  dengan  menggunakan  Alman Z-Score  yang ditinjau dari pengaruh Working Capital  to  Total  Asset,  Retained  Earning  to Total Assset, Earning Before Interest and Tax Total  Assets,  Market  Value  Equity  To  Total Liabilities dan Shareholders  Equity  To  Total Asset, studi empiris pada perusahaan perbankan  kategori  buku  3  dan  4  yang terdaftar  pada  Bursa  Efek  Indonesia  periode 2015 sampai 2019, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut:.
1. Working Capital to Total Asstes (WCTA) tidak  berpengaruh  terhadap  prediksi kesulitan  keuangan  ( financial  distress ) (H1 ditolak).
2. Retained Earning  to  Total  Asset (RETA) tidak  berpengaruh  terhadap  prediksi kebangkrutan  bank  ( financial  distress ) (H2 ditolak).
3. Earning Before Interest and Tax to Total Assets  (EBITTA) tidak  berpengaruh terhadap  prediksi  kebangkrutan  bank ( financial distress ) (H3 ditolak).
4. Market  Value  Equity  to  Total  Liabilities (MVETL) tidak  berpengaruh  terhadap prediksi  kebangkrutan  bank  ( financial distress ) (H4 ditolak).
5. Shareholder’s  Equity  to  Total  Asset (SETA) tidak  berpengaruh  terhadap prediksi kebangkrutan bank (H5 ditolak).
Saran
Berdasarkan
kesimpulan diatas, disarankan  agar  perusahaan  perbankan  yang menjadi  sampel  dalam  penelitian  ini  lebih memperhatikan  faktor-faktor  yang  dapat memicu  terjadinya  kesulitan  keuangan  yang berdampak  pada  kegagalan  perbankan  di Indonesia. Perusahaan perbankan yang menjadi sampel dari penelitian ini diharapkan lebih  baik  dalam  mengelola  keuangan  serta manajemennya sehingga terhindar dari kesulitan  keuangan  seperti  menjaga  tingkat kredit macet, dan hutang perusahaan. Apabila kinerja  keuangan  dan  manajemen  berjalan dengan baik maka kondisi keuangan perbankan  akan  sehat,  serta  dapat  menarik investor untuk  berinvestasi  dalam perusahaan tersebut.

## Keterbatasan
Keterbatasan  dalam  penelitian  ini  adalah sampel  perusahaan  yang  digunakan  terlalu sedikit karena hanya menggunakan perusahaan  kategori  buku  3  dan  4.  Hal  ini dikarenakan  laporan  keuangan  perbankan dengan  modal  kecil  tidak  selalu  sama  dan kurang  lengkap.  Sehingga  dapat  mempersulit untuk melakukan penelitian.

## Agenda Penelitian Mendatang
Saran  untuk  perbaikan  penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut:
1. Penelitian  selanjutnya  dapat  menambah objek penelitian tidak hanya terbatas pada perusahaan  perbankan  kategori  buku  3 dan  4  saja.  Penelitian  lebih  lanjut  dapat mengambil  sampel  seluruh  perusahaan perbankan  yang  menerbitkan  laporan keuangan  dan  terdaftar  di  Bursa  Efek Indonesia, agar hasil lebih representasif.
2. Penelitian selanjutnya dapat memperpanjang  periode  amatan  agar tingkat  resiko  kebangkrutan  bank  bisa dibandingkan dari tahun ke tahun.
3. Penelitian  selanjutnya  diharapkan  bisa menggunakan variabel-variabel lain,  yang juga dapat mempengaruhi prediksi kebangkrutan  bank,  baik  dari  faktor akuntansi maupun diluar akuntansi. Faktor  akuntansi  seperti  rasio  perputaran aktiva  tetap,  rasio  laporan  arus  kas  dan
rasio liquiditas. Sedangkan dari faktor non akuntansi  yaitu  auditor, maturity dan secure.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Anggraini, Dina Fahma. 2012.  “ Analisis Pengaruh Rasio Camel Terhadap Probabilitas Kebangkrutan Bank ” Semarang: Universitas Diponegoro.
Anisa,  Vindy  Dwi.  2016.  “ Analisis  Variabel
Kebangkrutan Terhadap Financial
Distress  Dengan  Metode  Altman  Z- Score” .  Jurnal  Ilmu  Dan  Riset Manajemen : Volume 5, Nomor 5.
Ardiyanto,  Feri  Dwi  dan  Pradopo  Prasetiono.
2011.  “ Prediksi  Rasio  Keuangan  Terhadap Kondisi  Financial  Distress  Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bei” . Jurnal Dinamika Ekonomi dan Bisnisvol. 8 No. 1. Arlinawati,  Madranugraha.  2013.  “ Analisis Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Jumlah Kredit Bank Umum Di
Indonesia  Periode  1999-2012 ”.  Jurnal Universitas Indonesia.
Arsita,  Vina  Novi  Dan  Rivai  Abdullah.  2018. “ Analisis  Potensi  Kebangkrutan  Bank Umum  Swasta  Nasional  Devisa  Yang Terdaftar Di BEI ”. Perbanas Review 3 (2). Azvika,  Lubis  dan  Winata.  2017 .  Kinerja Keuangan  Dengan  Menggunakan  Metode Altman Z-Score Untuk Memprediksi
Financial Distress . Widyadarma.
Diana,  dan  Atim  Iflana.  2008. Analisis  Financia Distress  Dengan  Metode  Altman  Z-Score Untuk Memprediksi Kebangkrutan Perusahaan . Diana, Harahap. 2020. “ Analisis Prediksi Kebangkrutan Menggunakan Model Altman Z-Score  Pada  Perusahaan  Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia ” Endri.  2019. Prediksi  Kebangkrutan  Bank  Untuk Menghadapi  Dan  Mengelola  Perubahan Lingkungan Bisnis. Surabaya: ABVI Institude Fahrial. 2018. “ Peranan Bank Dalam Pembangunan  Ekonomi  Nasional” .  Jurnal Universitas Islam Riau, Vol. 1 No.1.
Ghozali,  Imam  .  2016.  “ Aplikasi  Analisis Multivariate  dengan  Program  SPSS ”.
Badan Penerbit UNDIP. Semarang.
Kamal,  ST. Ibrahim  Mustafa.  2012.  “Analisis Prediksi  Kebangkrutan  Pada  Perusahaan Perbankan  Go  Public  Di  Bursa  Efek Indonesia ”. Makassar: Universitas Hasanuddin.
Kristian,  Michelle.  2017.  “ Pengaruh  Jumlah Dewan Direksi Dan Shareholder Equity To Total  Asset  Ratio  Terhadap  Financial Distress”. Jurnal  Ekonomi/Volume  Xxii, No. 03, (351 -365) Kumalasari, Riesta Devi. 2014. “ The Effect of Fundamental  Variables  and  macro Variables on the Probability of Companies  to  Suffer  Financial  Distress A  Study  on  Textile  Companies  Register in BEI”. European Journla of Business and Management , N0o. 34.
Kusmaningrumm  Renny  Hapsari.  2018.  “ Analisis Pengaruh WCTA, RETA, EBITTA, MVETL, STA  Terhadap  Prediksi  Kondisi  Financial
Distress Perusahaan ”.
Semarang:
Universitas Diponegoro.
Ludiman.  Imbuh  dan  Mutmainah,  Kurniawati (2020). “ Analisis Determinan Market Share Perbankan  Syariah  di  Indonesia ”. Journal Of Economic Management Accounting And Technologi (JEMATech), Vol. 2
Meiawan,  Rizki.  2017.  “ Pengaruh  Rasio Model  Altman  Terhadap  Financial Distress  Pada  Perusahaan  Jasa  Sektor Transportasi  Yang  Terdaftar  Di  Bei
Periode 2011-2015” . Surabaya: Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Perbanas Surabaya Munawir. 2007. “ Analisis Laporan
Keuangan”. Edisi  keempat.  Cetakan Keempat Belas. Yogyakarta: Liberty. Nurhayat.  2014.  ” Ini  Arti  Penting  Perbankan  di Indonesia Bagi Pemerintah. Diakses melalui lama web : https://finance.detik.com/moneter/d-
2459047/ini-arti-penting-perbankan-di- indonesia-bagi-pemerintah.
Oktarina, Eka. 2017. “ Analisis Prediksi
Kebangkrutan  Dengan  Metode  Altman  Z- Score  Pada  Pt.  Bri  Syari’ah .  Palembang: Universitas  Islam  Negeri  Raden  Fatah Palembang.
Sari,  Nurkhalidah  Rian,  Hasiyadi,  Muhammad Faisal  Arif  .  2020.  “ Mendeteksi  Financial Distress  Dengan  Model  Altman  Z-Score ”. Jurnal  Ilmiah  Akuntansi  Dan  Humanika, Vol. 10 No. 1.
Sari,  Nurkhalidah  Rian,  Hasiyadi,  Muhammad Faisal  Arif  .  2020.  “ Mendeteksi  Financial
Distress  Dengan  Model  Altman  Z-Score ”. Jurnal  Ilmiah  Akuntansi  Dan  Humanika, Vol. 10 No. 1.
Setiyaningsih,  at  all.2015. Peranan  Analisis Manajemen  Kredit  Untuk  Menurunkan Terjadinya  Kredit  Bermasalah. Jurnal Manajemen Vol, 14
Siregar,  Rika  Pebrianti.  2017.  “ Analisis  Prediksi Kebangkrutan  Dengan  Model  Altman  Z-
Score Modifikasi Pada Perusahaan
Perbankan  Yang  Terdaftar  Di  Bursa  Efek Indonesia ”,  Medan:  Universitas  Medan
Area.
Sofi,  Putri  Wahidin  Majid.  2019.  “ Analisis
Komparatif  Tingkat  Risiko  Kebangkrutan Perbankan Di Indonesiadengan
Menggunakan  Metode  Altamn  Z-Score Modifikasi ”.  Malang:  Universitas  Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang Sofi,  Putri  Wahidin  Majid.  2019.  “ Analisis Komparatif  Tingkat  Risiko  Kebangkrutan Perbankan Di Indonesiadengan
Menggunakan  Metode  Altamn  Z-Score Modifikasi ”.  Malang:  Universitas  Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang St. Ibrah Mustafa Kamal. 2012. “ Analisis Prediksi Kebangkrutan Pada Perusahaan Perbankan  Go  Public  Di  Bursa  Efek Indonesia ”.
Makassar: Universitas Hasanuddin Makassar.
Trivena  Et.  All.  2020.  “ Analisis  Penyebab Financial  Distress  Yang  Dialami  oleh PT.  Asuransi  Jiwasraya ”.  Malang:

## Politeknik negeri Malang.
Undang  Undang  No.  9  Th  2016  tentang  bank sistemik
Weston.  J.  Fred  dan  Thomas  E.  Copeland.  2010.
“ Manajemen  Keuangan,  Alih  Bahasa  oleh A. Jaka Wasana dan Kibrandoko” . Jakarta :
Binarupa Aksara. www.idx.co.id www.ojk.co.id